非线性系统的主动容错控制

对一般的非线性系统提出了一种新的主动容错控制方法.系统正常工作时,采用基于迭代学习观测器的输出反馈控制策略,控制器为迭代学习观测器的状态和调节参数的函数,此输出反馈控制器能良好地镇定该非线性系统.当系统发生故障后,进行控制器重组,在调节参数的自适应调节律中引入了故障估计的信息,使得系统发生故障后包含故障估计信息的重组控制器仍然能使系统稳定,实现了非线性系统的主动容错控制.计算机模拟显示所提出算法的有效性.     

基于级联观测器的多输入多输出非线性系统的故障诊断

将块观测方法应用于非线性系统的故障检测和分离.首先给出了非线性系统的块观测形式,针对传感器故障和执行器故障对非线性系统进行分块,得到了带有故障系统的块观测器形式.利用滑模观测器实现系统状态观测,得到观测器误差;利用所设计的观测器对非线性系统进行故障的诊断和分离;采用等效输出注入概念重构了故障信号,使得多变量输入输出非线性系统的故障诊断问题得到了解耦;针对异步电动机系统实现了传感器故障的分离.仿真结果证明了算法的有效性.     

基于自适应观测器的四旋翼无人飞行器多传感器故障诊断方法

为了实现对四旋翼无人飞行器多传感器故障检测与诊断,提出一种基于自适应观测器的多传感器故障诊断方法。首先,在建立飞行器动力学模型和传感器模型的基础上,将传感器故障视为虚拟执行器故障,构建四旋翼无人飞行器多传感器故障检测与诊断系统;其次,设计非线性观测器实现多故障检测和与隔离,基于Laypunov方法设计非线性自适应观测器实现对多故障偏差值的估计;最后,在传感器测量噪声存在的情况下,证明自适应律的稳定性和参数收敛性。实验结果表明,该方法能有效进行多传感器的故障检测与隔离,实现对多传感器故障偏差的同时估计与跟踪。     

一类非线性系统的自适应观测器设计

在故障诊断应用中, 状态方程中的未知参数和输出方程中的未知参数分别表征执行机构故障和传感器故障, 所以研究状态方程和输出方程同时含有未知参数的自适应观测器有着实际的应用意义. 本文基于高增益观测器和自适应估计理论, 针对状态方程和输出方程同时含有未知参数的一类一致可观的非线性系统, 用构造性方法设计了一种联合估计状态和未知参数的自适应观测器. 该自适应观测器的参数估计采用时变增益矩阵, 结构形式及参数设置简单. 给出了使该自适应观测器满足全局指数收敛性的持续激励条件, 并在理论上简洁地证明了该自适应观测器的全局指数收敛性. 数值仿真结果表明该自适应观测器具有良好的快速收敛性、跟踪性等期望性能.     

汽车稳定控制系统执行器与传感器故障诊断与估计

汽车稳定控制系统具有明显的非线性特性,对其传感器与执行器的故障诊断具有一定难度。从汽车八自由度模型入手,简化模型并建立虚拟输入。针对虚拟输入模型,将虚拟执行器故障作为增广状态向量的一部分,构造一个增广系统。利用李雅普诺夫理论设计观测器,获得原系统状态与虚拟执行器故障的渐近估计,并分析了增广观测器的稳定性与收敛性。通过LMI技术实现线性矩阵不等式求解,完成观测器设计。选择一个新的状态变量作为输出信号滤波器,将传感器故障转化为执行器故障,建立二增广系统,直接利用执行器故障诊断方法实现传感器故障诊断。通过Simulink,验证了此方法的可行性。与其他方法相比,该方法不仅能够同时得到虚拟执行器与传感器故障信号,为系统提供警示,而且为后续的容错控制设计提供可靠数据。     

基于滑模观测器和广义观测器的故障估计方法

针对受未知干扰影响的一类非线性系统,提出一种基于滑模观测器和广义观测器的执行器故障和传感器故障估计方法.首先通过线性变换将原系统解耦为两个降阶的子系统,其中一个子系统受执行器故障和干扰的影响,另一个含有传感器故障和干扰,进一步将后一个子系统转化为广义系统.对两类子系统分别设计滑模观测器和广义观测器,给出估计误差一致最终有界的条件,得到系统状态和未知干扰的估计值.然后,利用等效输出控制原理重构执行器故障,引入干扰补偿保证重构算法的鲁棒性,再根据广义观测器的结果获得传感器故障的估计值.最后,通过计算机仿真验证了本文方法的有效性.     

多故障并发非线性系统一体化跟踪主动容错控制器设计

针对一类执行器及传感器同时发生故障的非线性系统,综合鲁棒滑模重构观测器及自适应滑模容错控制器设计技术,提出一体化跟踪主动容错控制方案.首先,将系统增维变换为广义系统,运用广义约束逆引入辅助矩阵,采用线性矩阵不等式设计观测器系数矩阵,综合自适应律给出广义鲁棒滑模观测器设计程式;在此基础之上,通过设计鲁棒滑模微分器估计输出向量微分,结合广义鲁棒滑模观测器状态估计结论,实现执行器及传感器故障同时重构.其次,基于故障重构及状态估计结论,提出自适应滑模的跟踪主动容错控制律设计程式.最后,通过开展飞行模拟转台伺服系统数值仿真,检验一体化跟踪主动容错控制器设计方法的有效性.     

风力发电系统传感器故障诊断

针对非线性风力发电系统,提出了一种基于滑模观测器的传感器故障诊断方法.基于考虑传感器加性故障的非线性动态模型,利用T--S模糊理论建立风力发电系统全局T--S模型,设计模糊T--S系统滑模故障观测器,产生对故障具有敏感性的残差,实现故障检测.通过等价输出控制方法来维持滑模运动,直接获取故障信息,重构传感器故障.最后以三叶片水平轴风力发电系统为例,仿真验证了该方法的有效性与可靠性.     

基于自适应滑模观测器的不匹配非线性系统执行器故障重构

针对一类含有未知干扰的不匹配非线性Lipschitz系统,提出了基于自适应滑模观测器的执行器故障重构方法.首先引入辅助输出矩阵,使得辅助输出系统的观测器匹配条件得以满足,同时设计了高增益观测器实现对未知辅助输出的精确估计;然后针对辅助输出系统建立故障重构滑模观测器,设计了自适应律在线修正滑模控制器增益,考虑故障上界未知的前提下,提出了观测器状态估计误差稳定的存在定理,运用Schur补引理将观测器反馈增益矩阵设计方法转化为求解线性矩阵不等式约束优化问题,同时引入线性变换矩阵,在故障上界未知的前提下设计了滑模控制增益,使得输出估计误差收敛稳定,确保了滑模运动在有限时间内发生,在此基础上利用等效控制输出误差注入原理实现了执行器故障重构;最后通过仿真算例验证了本文方法的有效性.     

基于神经网络观测器的飞控传感器在线故障诊断

为提高无人机飞行安全可靠性,针对飞行控制系统中常出现的传感器故障以及非线性气动力模型参数难以确定的问题,提出了基于BP神经网络观测器估计的故障诊断方法;引用LM改进算法对网络参数进行调整,构造了神经网络观测器模型逼近非线性系统,并运用于飞行控制系统进行在线数字仿真,对垂直陀螺输出卡死故障、恒偏差故障和恒增益故障分别进行仿真分析;仿真结果表明,所设计神经网络观测器可以有效估计系统输出,在线诊断传感器故障。